房地产专题研究：比较视野下的房地产浪潮及核心城市房地产特征

各国房价浪潮不断趋同，上涨和下跌过程较为对称 基于房地产浪潮的聚集情况，我们将过去五十年的房地产浪潮分为四个阶段。1）随着时间的推进，不同国家的房地产浪潮趋同性增强：从数量上来看，四段房地产浪潮分别涉及6、4、8和12个国家，同一阶段经历房地产浪潮的国家数量随时间的推进呈上升趋势；从形态上来看，同一阶段不同国家的房价峰值落入的时间区间也在不断缩小，四段房地产浪潮房价峰值时间区间分别为8、7、3和2年。2）大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强：在已经结束的前三段房地产浪潮中，10次房地产浪潮上涨和下跌过程较为对称，8次上涨明显快于下跌，2次上涨明显慢于下跌。 核心城市房价与人口和城市发展相匹配，房价和购房负担持续上升房价：1）核心城市的房价随着人口持续流入增速大于全国平均水平，2015-2023年北京、上海和深圳房价复合年增长率分别高于中国平均0.69%、2.64%和4.75%。2）房地产浪潮后，核心城市房价反弹力度大于全国平均水平，次贷危机后英国平均房价和伦敦房价分别上涨了88.62%和117.33%。 购房负担：1）发达国家核心城市的房价与人均GDP比大多维持在10左右，中国核心城市房价与人均GDP比随着时间推移呈上升趋势，2022年北上深该比例均大于40。2）中国和韩国核心城市抵押贷款占家庭收入比超过200%，美国、日本和德国核心城市该比例低于100%。 核心城市住房租金上涨平稳，受房价下调的影响较小 1）不同于房价具有上涨和下跌的波动情况，核心城市的租金大多保持较为稳定的速度持续增长。2）中国核心城市租金收益率低于无风险收益率，2015年7月-2023年10月，北京、上海、深圳的租金收益率低于2%，与其他国家核心城市4%-6%的租金收益率差距较大。 房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要因素之一 基于各国历史数据挖掘核心城市房价与国家平均房价之间的关联性以及房地产的投资情况，我们认为：1）历史复盘来看，房地产浪潮末期房价约为最高值的70%。2）房地产业链对GDP贡献在10%左右会是一个较为稳定的状态，房地产业会持续成为经济增长的重要动力之一。3）大多数国家的房地产资产在家庭总资产中占比超过30%，且随时间的推移该比例较为平稳。 投资建议 通过对海外房地产历史复盘，我们总结了在房地产浪潮过程中不同国家房价变化的共性特征，并分析各国核心城市的房价趋势及背后原因。中国城市正经历从快速增长向更成熟、稳定的市场转变，政府对国内房地产市场的调控相比于海外市场更为严格和直接，有助于房地产市场平稳发展。长期来看，中国核心城市作为经济增长的引擎，持续吸引着投资和人才，推动房地产市场的平稳发展。我们建议重点关注资金实力较强、土储更为优质充裕的国央企，以及在本轮行业出清中率先完成信用修复的优质民企。 此外二手房市场有效恢复，建议关注存量房龙头企业。 风险提示：行业修复不及预期；政策落地效果不及预期；市场空间测算可能存在偏差。 1.过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂 1.1不同国家房地产浪潮上涨和下跌过程较为对称 1970年至今，十二个国家经历了33次房地产浪潮，其中，爱尔兰1994年到2013年的房价指数涨幅最大，在2007年第四季度达到顶峰，实际房价为1994年第四季度的3.35倍，2013年第一季度结束了这次房地产浪潮，实际房价为1994年第四季度的1.65倍。2009年至今，十二个国家陆续进入了最近的一次房地产浪潮，房价都有着一段快速上涨的阶段，部分国家已经进入了房价下跌的阶段，如德国、丹麦和波兰，个别国家还在持续的上涨过程中，如俄罗斯。 图表1：房地产浪潮测算假设及过程 图表2：1970年至今部分国家房地产浪潮房价指数变动 随着时间的推进，不同国家的房价浪潮趋同性增强。基于房地产浪潮的聚集状态，我们将过去五十年的房地产浪潮分为四个阶段，分别是1970-1982年的第一阶段房地产浪潮、1978-2009年的第二阶段房地产浪潮、1993-2013年的第三阶段房地产浪潮以及2009年至今的第四阶段房地产浪潮。从数量上来看，同一阶段经历房地产浪潮的国家数量随时间的推进呈现上升趋势；从形态上来看，同一阶段不同国家的房价峰值落入的时间区间也在不断缩小，第一阶段不同国家房价峰值分布在1973-1980年间，峰值发生的时间间隔较大，第二阶段峰值发生在1985-1991年间，第三段峰值发生在2006-2008年间，最后一段峰值发生在2022-2023年间。 图表3：1970年至今的四段房地产浪潮房价指数变动 房地产浪潮中下跌周期一般不超过6年，其中第三次房地产浪潮的下降幅度普遍小于上涨幅度。在前三段房地产浪潮中，快速上涨周期从8个季度到54个季度不等，下跌周期仅有第二次房地产浪潮中日本超过70个季度，其余的下跌时长均在5-28个季度之间，远低于上涨所需的时长。其中，第三次房地产浪潮房价下降幅度往往远低于房价的上涨幅度，仅有上涨幅度的1/3到2/3，下降的时长大多在24个季度以内。 图表4：前三段房地产浪潮房价上涨和下跌过程 图表5：第四段房地产浪潮房价上涨和下跌过程 大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强。从图表6来看，在已经结束的前三段房地产浪潮中，16次房地产浪潮上涨和下跌过程对称度指数小于0.3（英国和西班牙第一段房地产浪潮具有两个上涨下跌过程），结合图表4来看，10次房地产浪潮上涨和下跌过程明显比较对称，8次房价上涨明显快于下跌，2次房价上涨明显慢于下跌。其中，第一次房地产浪潮中英国（紫色阶段）、日本和西班牙（两个阶段）的涨跌曲线较为对称，英国（蓝色阶段）、新西兰和爱尔兰房价上涨速度大于下降速度，丹麦的房价上涨速度小于下降速度；第二次房地产浪潮中仅西班牙的房价上涨和下降过程较为对称，英国、日本和丹麦的房价上涨速度均大于下降速度；第三次房地产浪潮的8个国家中有5个国家房价上涨和下跌过程较为对称，波兰和丹麦的房价上涨速度大于下降速度，英国上涨速度小于下降速度。 第四段房地产浪潮的刚刚步入下跌周期，目前大部分国家房价上涨和下跌过程明显对称。所选国家中除了俄罗斯房价还处于上涨过程，其他国家都已经陆续进入了房价下跌的周期，图表6中，9次对称度数值小于0.3，大部分国家的下跌初期速度与上涨后期速度和形态较为一致。 图表6：各阶段房地产浪潮对称性（数值越低，对称程度越高） 1.2房价泡沫破裂反映大区域的经济变动 同一阶段不同国家房价泡沫破裂原因相似。区别于同一阶段房价上涨原因的多样性，同一阶段不同国家房价泡沫破裂的原因大体相同。第一阶段英国和日本受到第一次石油危机的影响，叠加自身存在产能过剩、金融体系泡沫等问题，社会出现严重滞涨导致了房价泡沫的破裂；第二阶段房地产价格快速下跌是日本和英国在资产过热的情况下政府实施的紧缩性货币政策所导致；第三阶段各国房地产泡沫破裂是受到次贷危机的影响，美国2006年房价见顶，房价下跌的浪潮随后蔓延至全球其他国家，大部分国家房价在2007和2008年达到峰值后迅速下降。 图表7：房地产泡沫上涨和下降的原因 二十世纪七十年代日本和英国对石油的依赖使得两国经济严重受到石油危机的影响。1974年日本和英国分别有71%和52%的能源供给来自原油，。在能源进口方面，英国98%的进口能源是石油。因此，石油价格的大幅度上涨对两国经济发展有着严重的负面影响，使得经济基本面发生了一定程度的衰退。 图表8：日本1974年能源供给情况 图表9：英国1974年能源供给和进口情况 次贷危机对全球金融市场的打击，是第三阶段房地产泡沫破裂的直接原因。第三阶段房地产浪潮的8个国家的房价峰值集中在2006-2008年间，房价和股价的下跌开始时间较为一致，但市场底部比房价底部更快到达，所有国家均在2009年初达到了股票市场指数最低点，但这些国家房价见底时间集中在2012和2013年。 图表10：经历第三次房地产浪潮的国家股票指数变动 2.核心城市房地产发展特征 2.1核心城市住宅价格复盘 发达国家核心城市人口数量平稳，中国核心城市人口量持续上升。大多数发达国家核心城市人口数量在1970-2022年间保持平稳或缓慢上升，东京在1970-2010年间人口增速较大，2010年后增速放缓人口量逐渐趋于稳定。北京、上海、深圳和香港在1970-2022年间人口数量持续上涨，北京和上海CAGR分别为3.07%和3.03%，深圳CAGR达到13.03%。 图表11：1970-2022年部分核心城市人口量（万人） 2.1.1北京、上海、深圳 从购房数据来看，中国核心城市二手房挂牌价指数陆续达到平衡状态。北京的二手房挂牌价在2017年6月达到峰值，2年CAGR为38.64%，在紧缩的房地产政策落地后，二手房挂牌价格先是经历了半年左右的小幅度下跌，之后价格处于相对稳定状态；上海和深圳的房地产紧缩政策力度小于北京，所以在2017年后，两个城市的二手房挂牌价增速有所放缓，但总体还是呈现上升态势，上海和深圳的二手房挂牌价分别在2021年7月和2021年2月达到峰值，在短期小幅度下调后保持稳定。 2015年至今，深圳二手房挂牌价涨幅最大，8年涨幅超过150%。2023年三个城市二手房挂牌价都处于平衡状态，于2015年相比，北京二手房挂牌价涨幅约为85%，上海二手房挂牌价涨幅约为120%，深圳二手房挂牌价涨幅超过150%。 图表12：北京、上海、深圳以及中国平均房价指数 上海二手房成交价格持续上涨，房价与人均GDP比在过去15年较为稳定。北京和深圳的二手房价格分别在2017年和2021年达到顶峰，之后北京二手房价格较为稳定，深圳房价经历小幅度下跌后处于稳定状态，上海在过去十五年间二手房均价持续上涨。从二手房价格于人均GDP的比例来看，北京二手房价格与人均GDP比在2017年8月达到最大值为68.77，之后持续下降，到2022年12月该比例为41.30。上海房价与人均GDP比在过去十五年间较稳定，多数时间在维持在40-50区间内。深圳房价与人均GDP比在2020年12月达到最大值为67.30，之后快速降至40-50区间。 从成交量来看，北京和上海二手房成交量持续上升，深圳2021年成交量有所回落。 图表13：北京二手房价格与人均GDP比 图表14：上海二手房价格与人均GDP比 图表15：深圳二手房价格与人均GDP比 图表16：北京、上海和深圳二手房成交量（万套） 2017年中国核心城市房价的相对稳定得益于中央和地方密集的房地产调控政策的落实。从房价来看，2017年三个核心城市的房价走势都有着一定的变化。2017年是房地产调控政策密集出台的一年，中央政府在2016年末的中央经济工作会议中强调了“住房不炒”的房地产长效机制。随后，各地区因地制宜发布房地产紧缩政策，从限购、限售、限贷、提高利率等多方面减少民众的购房需求。同时政府完善租房机制和共有产权机制，推动房地产行业的健康成长。因此，2017年是北京、上海和深圳房价的拐点时间，房价增速减弱，平均价格维持在一个较为稳定的状态。 图表17：2017年国家和地方出台和实施的重点房地产政策 2021年深圳的房地产价格走势变化与深圳2020年7月开始的持续性楼市收紧调控相关。2020年7月15日深圳住建局出台了《关于进一步促进我市房地产市场平稳健康发展的通知》，随后各项房地产调控的实施严厉打击楼市投机行为，使得深圳的房价得以维持一个较为稳定的水平。 图表18：2020年7月-2021年7月深圳重点房地产政策 北京、上海和深圳商品房成交量较为稳定，2020-2022年北京和上海商品房库存较为稳定，深圳商品房库存上升。三个核心城市商品房成交量的走势一致，2015年成交量最高，上海成交20.87万套，北京成交10.89万套，深圳成交6.63万套，2017年和2018年成交量较低，之后呈现缓慢回升的趋势。从库存来看，2020年-2022年，北京商品房库存最多，上海商品房库存较少，两个城市的商品房库存较为稳定，深圳商品房库存持续上升。